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Improving the readability and correctness of decompiled pseudo-code using iterative models.
Distinct from Code Refinement: Focuses on refining output from decompilers rather than general source code generation or review.
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LLM4Decompile es un conjunto de herramientas y framework para la traducción de código binario a código fuente. Utiliza modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) para transformar código máquina en código fuente legible y recuperar la lógica original de ejecutables compilados. El proyecto incluye un pipeline especializado para generar datasets de entrenamiento sintéticos convirtiendo código fuente en pares de ensamblador. Proporciona un framework de fine-tuning para optimizar modelos de deep learning en estos datasets de binario a fuente, aumentando la precisión de la recuperación de código. El sistema también cuenta con capacidades para refinar pseudocódigo descompilado. Este proceso se centra en restaurar el esqueleto estructural y los nombres de variables de un binario para mejorar la legibilidad de la lógica desensamblada.
Provides iterative refinement of raw decompilation output to correct syntax and improve variable names.